пользователей: 30398
предметов: 12406
вопросов: 234839
Конспект-online
РЕГИСТРАЦИЯ ЭКСКУРСИЯ

Многомерные функции распределения. Свойства функций F(x,y).

8.2. Функция распределения системы двух случайных величин

Функцией распределения системы двух случайных величин image001.gif называется вероятность совместного выполнения двух неравенств image002.gif и image003.gif:

image004.gif

Если пользоваться для геометрической интерпретации системы образом случайной точки, то функция распределения image005.gif есть не что иное, как вероятность попадании случайной точки image001.gif в бесконечный квадрант с вершиной в точке image006.gif, лежащий левее и ниже ее (рис. 8.2.1). В аналогичной интерпретации функция распределения одной случайной величины image007.gif - обозначим ее image008.gif - представляет собой вероятность попадания случайной точки в полуплоскость, ограниченную справа абсциссой image009.gif (рис. 8.2.2); функция распределения одной величины image010.gif - вероятность попадания в полуплоскость, ограниченную ординатой у (рис. 8.2.3).

image011.jpg

Рис. 8.2.1

В image012.gif 5.2 мы привели основные свойства функции распределения image013.gif для одной случайной величины. Сформулируем аналогичные свойства для функции распределения системы случайных величин и снова воспользуемся геометрической интерпретацией для наглядной иллюстрации этих свойств.

1. Функция распределения image005.gifесть неубывающая функция обоих своих аргументов, т. е.

при image014.gif;

при image015.gif.

В этом свойстве функции image013.gif можно наглядно убедиться, пользуясь геометрической интерпретацией функции распределения как вероятности попадании в квадрант с вершиной image006.gif (рис. 8.2.1). Действительно, увеличивая image009.gif (смещая правую границу квадранта вправо) или увеличивая image016.gif (смещая верхнюю границу вверх), мы, очевидно, не можем уменьшить вероятность попадания в этот квадрант.

image017.jpg          image018.jpg

Рис. 8.2.2                                              Рис. 8.2.3

2. Повсюду на image019.gif функция распределения равна нулю:

image020.gif.

В этом свойстве мы наглядно убеждаемся, неограниченно отодвигая влево правую границу квадранта image021.gif или вниз его верхнюю границу image022.gif или делая это одновременно с обеими границами; при этом вероятностьпопадания в квадрант стремится к нулю.

3. При одном из аргументов, равном image023.gif, функция распределил системы превращается в функцию распределения случайной величины, соответствующей другому аргументу:

image024.gif,

где image025.gif - соответственно функции распределения случайных, функция распределения величин image007.gif и image026.gif.

В этом свойстве функции распределения можно наглядно убедиться, смещая ту или иную из границ квадранта на image023.gif; при этом в пределе квадрант превращается в полуплоскостьвероятность попадания в которую есть функция распределения одной из величин, входящих в систему.

4. Если оба аргумента равны image023.gifфункция распределения системы равна единице:

image027.gif.

Действительно, при image028.gifimage029.gif квадрант с вершиной image006.gif в пределе обращается во всю плоскость image030.gif, попадание в которую есть достоверное событие.

При рассмотрении законов распределения отдельных случайных величин (глава 5) мы вывели выражение для вероятности попадания случайной величины в пределы заданного участка. Эту вероятность мы выразили как через функцию распределения, так и через плотность распределения.

Аналогичным способом для системы двух случайных величин является вопрос о вероятности попадания случайной точки image001.gif в пределы заданной области image031.gif на плоскости image030.gif (рис.8.2.4).

image032.jpg

Рис. 8.2.4

Условимся событие, состоящие в попадании случайной точки image001.gif в область image031.gif, обозначать символом image033.gif.

Вероятность попадания случайной точки в заданную область выражаются наиболее просто в том случае, когда эта область представляет собой прямоугольник со сторонами, параллельными координатным осям.

Выразим через функцию распределения системы вероятность попадания случайной точки image001.gif в прямоугольник image034.gif, ограниченный абсциссами image035.gif и image036.gif и ординатами image037.gif и image038.gif (рис. 8.2.5).

При этом следует условиться, куда мы будем относить границы прямоугольника. Аналогично тому, как мы делали для одной случайной величины, условимся включать в прямоугольник image034.gif его нижнюю и левую границы и не включать верхнюю и правую. Тогда событие image039.gif будет равносильно произведению двух событий: image040.gif и image041.gif. Выразим вероятность этого события через функцию распределения системы. Для этого рассмотрим на плоскости image030.gif четыре бесконечных квадранта с вершинами в точках image042.gifimage043.gifimage044.gif и image045.gif (рис. 8.2.6).

image046.jpg

Рис. 8.2.5.                                             Рис. 8.2.6

Очевидно, вероятность попадания в прямоугольник image034.gif равна вероятности попадания в квадрант image042.gif минус вероятность попадания в квадрант image043.gif минус вероятность попадания в квадрант image044.gif плюс вероятностьпопадания в квадрант image045.gif (так как мы дважды вычли вероятность попадании в этот квадрант). Отсюда получаем формулу, выражающую вероятность попадания в прямоугольник через функцию распределения системы:

image047.gif.                                    (8.2.2)

В дальнейшем, когда будет введено понятие плотности распределения системы, мы выведем формулу для вероятности попадания случайной точки в область произвольной формы.


17.01.2019; 23:11
хиты: 74
рейтинг:0
Точные науки
математика
теория вероятности
для добавления комментариев необходимо авторизироваться.
  Copyright © 2013-2024. All Rights Reserved. помощь